摘要：为了提高铁路道岔故障诊断的准确性,提出一种基于机器学习的铁路道岔故障自动诊断的模型。首先采用深度森林算法作为基础算法,构建故障诊断模型。为了证明深度森林算法在道岔故障诊断方面更具优势,与SVM和BP神经网络两种经典算法模型进行对比,结果表明:深度森林算法模型的道岔故障诊断的准确率高达97%,基于SVM与BP神经网络模型的准确率分别为93%与92%;在交叉测试中深度森林算法模型的AUC面积达到0.981,在多分类测试中AUC面积为0.974。可以证明,基于深度森林算法构建的故障诊断模型诊断有较高的准确性与优越性。

摘要：乌张铁路是国家中长期铁路路网规划策克口岸至兰新铁路通道的重要组成部分,是蒙古国煤炭资源输入我国的重要铁路通道,其引入张掖地区将影响既有铁路网结构及客货运系统,符合我国的资源、能源全球化战略。在乌张铁路客货运量预测和张掖地区铁路现状分析的基础上,提出乌张铁路引入兰新铁路张掖站、平原堡站、张掖电厂站、西屯站等4套接轨方案。通过从运输组织、环境保护、工程投资等角度进行方案综合比选,采用张掖站的接轨方案,对于我国政治外交、经济运输具有重要战略意义。